Abstrak — Pada penelitian ini telah dibangun mode kontrol Model Predictive Control (MPC) dengan metode optimasi Particle Swarm Optimization untuk mencari nilai terbaik pada parameter beban sinyal kontrol Wu dan sinyal control error W ∆ u yang kemudian diimplementasikan secara online pada rancang bangun system Quadruple Tank. Metode IMOPSO untuk MPC dengan nilai sinyal control Wu = 0.0076 dan sinyal control error Wdu = 0.1221 menghasilkan respon system terbaik dengan maximum overshoot = 4% error steady state 1% settling time 55 detik dibandingkan MOPSO dengan nilai sinyal control Wu 0.0397 dan sinyal control error Wdu 0.1780 menghasilkan respon sistem dengan maksimum overshoot = 5% Error Steady State = 3 % settling time 65 detik. Selain itu, dibangun juga control PSO – PID yang digunakan sebagai pembanding dimana mode MOPSO menghasilkan nilai Kp = 3.0828 Ki = 0.4219 memiliki respon sistem dengan maksimum overshoot = 3 % Error Steady State = 2% dan settling time 250 detik. Sedangkan pada mode IMOPS nilai Kp = 2.9388 Ki = 0.2166 memiliki respon system dengan maksimum overshoot = 3 % Error Steady State 1.5% dan settling time 150 detik.
Kata kunci :Quadruple Tank, Particle Swarm Optimization, Model Predictive Control

## I. PENDAHULUAN
ebuah sistem kontrol memerlukan banyak asumsi untuk memecahkan masalah ketidaklinieran pada sistem multi input-output [1]. Kerangka berpikir dalam menentukan asumsi tersebut menjadi topik utama untuk membangun sebuah kontrol yang baik : batasan apa yang tepat digunakan dalam suatu sistem kontrol multivariabel? Karl Henrik Johansson [2] menggunakan mode proses non-minimum phase dan minimum phase untuk mengatasi ketidaklinieran sistem multivariabel dengan kontrol PI. Karl berkesimpulan bahwa sistem multi variabel lebih mudah dikontrol pada proses non- minimum phase dengan settling time 40% lebih baik dari mode proses minimum phase . Bagaimanapun, teknik yang digunakan tidak dapat memecahkan masalah ketidaklinieran pada sistem multi input-output dengan sama baiknyan pada kedua mode proses tersebut.
Pada skala laboratorium, Quadruple tank digunakan sebagai pembelajaran ketidaklinieran dalam sistem multivariabel [2]. Terdiri dari empat tangki air yang saling berhubungan dan dua buah pompa, Quadruple Tank mempunyai tujuan untuk menjaga ketinggian dua buah tangki bawah dan dua buah tangki atas sebagai elemen pengganggu.
Terdapat dua buah input aliran air yang dapat diatur untuk mengedalikan kedua keluaran yang berupa ketinggian, sehingga sistem ini memiliki dinamika yang multivariabel karena setiap tangki mempengaruhi ketinggian dari tangki yang lainnya [3]. Variabel kontrol pada Quadruple Tank berupa tegangan input pompa yang bisa dikendalikan untuk mengontrol ketinggian air pada kedua tangki bawah tersebut.
Dilatarbelakangi oleh hasil kerja Karl Henrik Johansson [2], Ayala, Helon Vicente Hultmann, Coelho, Leandro dos Santos [4] telah berhasil membangun sistem kontrol pada Quadruple Tank dengan menggunakan sistem optimasi MOPSO dan IMOPSO. Skala simulasi yang dibangun berhasil menunjukkan sistem kontrol terbaik berupa IMOPSO dengan settling time, Error Steady Stat e, dan maximum overshoot dalam mode proses plant non-minimum phase dan minimum phase.
Pada tugas akhir ini, dibangun sebuah kontrol sistem menggunakan PSO - MPC yang diimplementasikan pada plant Quadruple Tank proses secara real-time untuk mengetahui dan mempelajari penerapan ilmu dari buku dan jurnal penelitian dalam bidang kontrol multi variabel. Tugas Akhir ini diharapkan dapat  menerapkan PSO yang dapat mengatasi masalah optimasi multi input dan ketidaklinieran [5], juga menerapkan  hasil penelitian Ayala, Helon Vicente Hultmann, Coelho, Leandro dos Santos [4] MOPSO dan IMOPSO untuk kontrol MPC pada plant Quadruple Tank yang sesungguhnya.

## II. URAIAN PENELITIAN
A. Quadruple Tank Quadruple tank merupakan kombinasi dari empat buah tangki, tangki 1 dan 2 dipasang di bawah dua tangki lainnya (tangki 3 dan 4) untuk menerima aliran air dengan gayagravitasi. Terdapat satu buah tangki utama, dua buah pompa dan dua buah katup untuk perekayasaan sistem dinamik aliran air.Pompa1dan2menghisap airdari tangkiutama untuk kemudian disalurkan keempat tangki, dimana keempat tangki tersebut saling berinteraksi sesuai dengan gambar 1. Interaksi antar tangki tersebut membuatproseslebih rumitdan merupakansumberdari ketidaklinearan.
Gambar diagram blok dari Quadruple tank proses dapat dilihat pada gambar  dibawah ini:
Wibowo Implementasi Metode Optimasi Particle Swarm Optimization (Pso) untuk Tuning Pengendali Model Predictive Control (Mpc) pada Quadruple Tank
Kamal Fu’ad, Bambang L. Widjiantoro Jurusan Teknik Fisika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
e-mail : blelono@ep.its.ac.id
S
Gambar. 1. Sistem Quadruple Tank
Persamaan Matematis Quadruple Tank didapat dari persamaan hokum Bernoulli. K. H Johansson pada jurnalnya telah membangun persamaan model matematis seperti di bawah ini :
Persamaan Tangki 1
2 1 2 3 1 (1)

## Persamaan Tangki 2
2 2 2 4 2 (2)
Persamaan Tangki 3
2 3 2 (3)

## Persamaan Tangki 4
2 4 1 (4)
Keterangan :
h1, h2, h3, h4 :Ketinggian air pada tangki 1, 2, 3, dan 4
(cm)
a1, a2, a3, a4
: Luas keluaran pada tangki 1, 2, 3, dan 4
(cm 2 ) A1, A2, A3, A4    : Luas permukaan tangki 1, 2, 3, 4 (cm 2 ) γ 1
: Perbandingan laju aliran tangki 1 dan 4
γ 2 : Perbandingan laju aliran tangki 2 dan 3 k1, k2 : Gain dari pompa 1, 2 (cm 3 /V S) V1, V2 : Tegangan pompa 1, 2 (Volt AC) g : Konstanta gravitasi (m/s 2 )

## B. Diagram Alir Penelitian
Pada penelitian ini dilakukan beberapa tahap percobaan, dimana tahap  percobaan tersebut dilakukan untuk dapat merealisasikan kontrol PSO – MPC pada system plant Quadruple tank secara real time . Langkah-langkah penelitian dapat dilihat pada diagram alir dibawah ini :
Gambar. 2.  Diagram alir penelitian tugas akhir
Testing simulasi dan real time bertujuan untuk menguji keberhasilan logika kontrol yang telah disusun. Jika pengujian berhasil maka data yang sebenarnya sudah bisa diambil dan dibandingkan

## C. Penerapan Sistem Pengendalian
PSO digunakan untuk tuning parameter Kp dan Ki pada kontrol PID dan parameter Wu dan Wdu pada MPC
1. PSO - PID
Logika dari PSO akan menentukan respon sistem yang paling baik karena parameter Kp dan Ki telah dioptimasi untuk memberikan pergerakan variabel lebih efisien.
Gambar. 3.  Diagram Blok PSO PID
J ∗ |
| (5)
IAE = | | (6) 1 1 1 (7)
1 1 (8)
pbest p = argmax {F(Kp p Ki p (l)|l=0,1,…,k)} (9) (p=1,…,P) gbest = argmax {F(Kp pbestp , Kp pbestp (l)|(p=1,…,P)} (10)
Fungsi objektif pada  persamaan 3.1 menunjukkan bahwa IAE dan output digunakan untuk logika PSO
2. PSO - MPC
Pada penelitian ini, PSO digunakan untuk melakukan optimasi pada variable weight output ( Wy ), weight control (Wu) dan weight control error (W ∆ u) dalam MPC [1] .

## Gambar. 4.  Diagram Blok PSO PID
Model Predictive Control (MPC) adalah salah satu desain untuk sistem kontrol yang mengkonfigurasi sistem feedback dengan mengulangi secara online proses input dari plant .
J Wy i r k i 1 –  y ’ k i 1
Wu  i u ’ k i ||
|W∆u  i ∆u ’ k i | (11) ∆ u’(k+i) = u’(k+i) = u’(k+i-1) (12)
f i = 1/G i (13)
G i = (1 – e - β )(E ssj + M pi ) + e - β (t si – t ri ) (14) M pi = 100 x (15) 1 1 1 (16) 1 1 (17)
pbest p = argmax {F(W p (l)|l=0,1,…,k)},(p=1,…,P) (18) gbest = argmax {F(W pbestp (l)|(p=1,…,P)} (19)

## III. A NALISA D ATA DAN PEMBAHASAN

## A. Simulasi
Pada penelitian ini telah dibangun perancangan simulasi sistem plant quadruple tank dalam perangkat lunak

## Gambar. 5. Pemodelan untuk MPC
Model matematis pada bab 2 digunakan untuk mengisi fungsi transfer  pemodelan pada perangkat lunak.

## Gambar. 6. Pemodelan untuk simulasi Perangkat lunak
Dalam simulasi ini, satu blok PID untuk mengendalikan satu pompa dimana pompa pertama mengalirkan fluida ke tangki 1 dan 4, pompa kedua mengalirkan tangki 2 dan 3.

## 1. Simulasi PSO – PID
Multivariabled Objective PSO dan Improved Multivariabled Objective PSO adalah metode PSO yang dilakukan dalam penelitian ini.
Tabel 1. MOPSO PID n=25 n = 50 n = 75 Kp 3.7253 3.0828 4.4652 Ki 3.6253 0.4219 1.4490 Kd 0 0 0
Pada mode optimasi menggunakan MOPSO yang dite- rapkan pada kontrol PID, variable yang dioptimasi adalah nilai Kp dan Ki dengan jumlah partikel yang divariasikan pada nilai 25, 50 dan 75.
MOPSO pada 50 buah partikel, maximum overshoot sebesar 4%, errorsteady state sebesar 0% dan settling time selama 40 detik.
Tabel 2. IMOPSO PID n=25 n = 50 n = 75 Kp 3.1475 2.9388 3.4197 Ki 3.6647 0.2166 2.4277 Kd 0 0 0
Dengan mode optimasi menggunakan IMOPSO yang diterapkan pada kontrol PID, variabel yang dioptimasi adalah nilai Kp dan Ki dengan jumlah partikel yang divariasikan pada nilai 25, 50 dan 75.

## Gambar. 8. Grafik simulasi IMOPSO PID
IMOPSO pada 50 buah partikel, maximum overshoot sebesar 3%, errorsteady state sebesar 0% dan settling time selama 37 detik.

## 2. Simulasi PSO – MPC
Telah dilakukan percobaan metode optimasi menggunakan PSO untuk menentukan weighting pada mode kontrol MPC. Jumlah partikel pada PSO – MPC ini dibatasi untuk 50, 60 dan 70..
Tabel 3. Tabel MOPSO – MPC N = 50 N = 60 N = 70 Wu 0.0165 0.0045 0.0397 W ∆ u 0.1820 0.1777 0.1780
Setelah mendapatkan konfigurasi nilai weighting , kon- figurasi tersebut dimasukkan ke dalam blok simulink MPC.
Gambar. 9. Grafik Simulasi MOPSO – MPC
Sumbu x pada grafik ini bukan berupa waktu tapi data ke – yang mempunyai sampling time 0.1 detik, jadi settling time berpartikel 60 hanya 12 detik, dengan maximum overshoot 2% dan error syeady sate sebesar 0 %.
Tabel III. IMOPSO – MPC n = 50 n = 60 n = 70 Wu 0.0087 0.0082 0.0076 W ∆ u 0.0212 0.1174 0.1221
Setelah mendapatkan konfigurasi nilai weighting pada control MPC, konfigurasi tersebut dimasukkan ke dalam blok simulink MPC untuk dianalisa seperti pada respon sistem sebelumnya
Gambar. 10. Grafik Simulasi MOPSO – MPC
Settling time dari respon sistem dengan konfigurasi weighting PSO berpartikel 70 hanya 9 detik, de-ngan maximum overshoot dan error syeady sate sebesar 0 %.

## B. Real – Time
1. Desain Quadruple Tank
Permasalahan pada pompa dan kebocoran pada tangki utama pada penelitian sebelumnya menjadi masalah utama yang berpengaruh besar pada inisialisasi plant.
Gambar. 11. Desain quadruple tank
Perancangan elektrik untuk plant Quadruple Tank menggunakan potensiometer sebagai sensor, DAQ, Arduino dan TRIAC sebagai pengkondisi sinyal, Perangkat lunak sebagai pemrograman logika kontrol MPC dan PID sekaligus sebagai tampilan  sistem quadruple tank. .

## Gambar. 12. Perancangan elektrik
Pada interface Perangkat lunak dapat mengendalikan setpoint dan bermacam – macam parameter MPC dan PID seperti Kp, Ki, Wu, dan Wdu.
Gambar. 13. Interface Quadruple Tank
Dari pengukuran didapatkan untuk mendapatkan data voltase DC - AC yang mengendalikan pompa dan jumlah debit fluida
Tabel 2. Inisialisasi quadruple tank Dimensi Nilai A1, A2, A3, A4 (cm 2 ) 390 a1, a2 (cm 2 ) 2.75 a3, a4 (cm 2 ) 5.3 y1,y2 0.428 ; 0.426 T1, T2, T3, T4 (sekon) 43.01; 43.01; 10.3; 11.03 K pompa 1 dan 2 1.83 Kc 1 Gain Pompa 1 dan 2 (cm 3 /V s) 1.83
Dari tabel inisialisasi diatas dapat dilihat bahwa gain dari kedua pompa sama yaitu sebesar 1.83 cm 3 /V s.
Tabel 3. Spesifikasi Pompa 1 VDC (Volt) VAC (Volt) Q (Liter/Menit) 0 0 0 1 44 4.83 2 90 9.89 3 138 15.16 4 185 20.33 5 220 24.18
Tabel 4. Spesifikasi Pompa 2 VDC (Volt) VAC (Volt) Q (Liter/Menit) 0 0 0 1 46 5.05 2 90 9.88 3 138 15.15 4 183 20.09 5 220 24.18
Dari kedua tabel diatas menunjukkan masalah dalam penelitian sebelumnya telah teratasi .
Gambar. 14. Respon sistem open loop
Pada respon sistem open loop, terlihat variabel level yang diukur tidak mampu mencapai setpoint yang diinginkan, maka padapenelitian ini dibangun dua buah mode kontrol yaitu PSO – MPC dan PSO – PID secara real time .

## 2. PSO – PID
Dalam mode kontrol PSO – PID, parameter Kp dan Ki terbaik dalam simulasi perangkat lunak diambil, kemudian dilakukan testing secara real – time.
Gambar. 15. Grafik real time MOPSO PID n = 50
Pada mode MOPSO dengan 50 buah partikel menghasilkan nilai Kp = 3.0828 Ki = 0.4219 memiliki respon sistem dengan maksimum overshoot = 3 % Error Steady State = 2% dan settling time 250 detik
Gambar. 16. Grafik real time MOPSO PID n = 50
Sedangkan pada mode IMOPSO dengan 50 buah partikel menghasilkan nilai Kp = 2.9388 Ki = 0.2166 memiliki respon sistem dengan maksimum overshoot = 3 % Error Steady State 1.5% dan settling time 150 detik

## 3. PSO – MPC
Persamaan ruang keadan pada domain diskrit digunakan pada perhitungan kontrol MPC sehingga MPC dapat mem- prediksi langkah selanjutnya dari output sistem
Gambar. 17. Grafik Real - time MOPSO MPC  n = 60
Untuk MOPSO nilai sinyal control Wu dan sinyal control error Wdu adalah 0.0397 dan 0.1780 menghasilkan respon sistem dengan maksimum overshoot = 5% Error Steady State = 3 % settling time 65 detik.
Gambar. 18. Grafik Real - time IMOPSO MPC n = 70
Sedangkan untuk IMOPSO nilai sinyal control Wu dan sinyal control error Wdu adalah 0.0076 dan 0.1221 menghasilkan respon sistem dengan maksimum overshoot = 4% error steady state 1% settling time 55 detik

## IV. KESIMPULAN
Beberapa kesimpulan untuk penelitian quadruple tank yaitu :
1. Kontrol MPC mampu menghasilkan respon sistem yang baik dengan menggunakan mode tuning Particle Swarm Optimization , simulasi mode tuning IMOPSO
– MPC  menunjukkan hasil yang sangat baik dengan settling time dari respon sistem hanya 9 detik, ma- ximum overshoot dan error steady sate sebesar 0 % 2. Untuk implementasi secara real time , IMOPSO – MPC menghasilkan respon sistem yang berbeda dengan simulasi, maksimum overshoot = 4% error steady state sebesar 2% dan settling time selama 55 detik. Hal ini disebabkan oleh ketidakmampuan aktuator, atau dalam peneltian ini adalah berupa pompa AC, untuk mengikuti sinyal kontrol yang diberikan. Pompa AC tidak memiliki respon time untuk mengikuti sampling time sebesar 0.1 detik seperti yang dilakukan oleh simulasi.
3. Getaran pada plant yang disebabkan oleh pompa yang bergetar pada rangka menyebakan keempat sensor ikut bergetar dan bisa menghasilkan kesalahan atau error yang signifikan pada respon sistem yang di analisa .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada seluruh dosen dan staff pengakar jurusan Teknik Fisika, dan seluruh Mahasiswa Teknik Fisika, atas kesan-kesan yang pernah saya buat di jurusan ini bersama beliau-beliau dan teman-teman sekalian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Suzuki, R., Kawai, F., Ito, H., Nakazawa, C., Fukuyama, Y. & Aiyoshi, E., “Automatic Tuning of Model Predictive Control using Particle Swarm Optimization,” IEEE, 2007.
[2] Johansson, K. H., “The Quadruple-Tank Process : A Multivariable Laboratory Process with an Adjustable Zero,” IEEE, vol. 8, 2000
[3] Yani, P. & Widjiantoro, B. L., “Implementasi Sistem Pengendalian Model Predictive Control pada Quadruple Tank Process,” 2011.
[4] Ayala, H. V. H. & Coelho, L. S. , “Controller Tuning using Multiobjective Particle Swarm Optimization Applied to a Quadruple-Tank Process,” ABCM Symposium Series in Mechatronics, vol. IV, pp. 72-79, 2010.
[5] Kennedy, J. & Eberhart, R. C., “Particle Swarm Optimization,” Proc. IEEE Int'l Conf. on Neural Networks, vol. IV, pp. 1942-1948, 1995.